Международный экономический форум 2012

Кушнир И.В., Храмова А.Р.

Эффективное управление прибылью: анализ и оптимизация

Прибыль, являясь одним из ключевых показателей экономической деятельности предприятия, представляет собой разницу между суммарным доходом, полученным от реализации товаров или услуг, и всеми произведенными расходами, включающими как прямые затраты на производство и сбыт, так и косвенные издержки, связанные с функционированием бизнеса. Исторически концепция прибыли формировалась и трансформировалась по мере развития экономической науки. В различные эпохи экономисты пытались дать наиболее точное и адекватное определение этому понятию, и до сих пор трактовки прибыли остаются в определенной степени дискуссионными и неоднозначными, что обусловлено многоаспектностью и сложностью экономических процессов.

Со временем появлялось все больше уточняющих категорий прибыли, введение которых было продиктовано необходимостью лучше понимать структуру и источники формирования финансового результата, а также удовлетворять информационные потребности различных групп пользователей. В частности, на практике принято различать ряд специфических видов прибыли, среди которых можно выделить следующие:

Распределению, как правило, подлежит чистая прибыль за отчетный год. Ее рассматривают как итоговый финансовый результат деятельности предприятия, формирующийся на основании учета всех совершенных за период хозяйственных операций, отраженных в бухгалтерском учете и финансовой отчетности.

Управление прибылью – это комплексный процесс, направленный на оптимизацию структуры доходов и расходов, повышение эффективности и конкурентоспособности бизнеса, а также обеспечение устойчивого роста компании. Для достижения данной цели выдвигается ряд важных требований:

  1. Интегрированность с общей системой управления предприятием. Управление прибылью не может существовать в отрыве от общей системы менеджмента. Необходима тесная координация с маркетинговой, производственной, кадровой, логистической и другими функциональными стратегиями фирмы, что способствует целостному и гармоничному развитию.

  2. Комплексный характер формирования управленческих решений. Принятие решений о способах увеличения прибыли должно основываться на системном анализе всех аспектов деятельности компании, включая производственные мощности, эффективность использования ресурсов, динамику рыночного спроса, конкурентное окружение, технологические инновации и т.д.

  3. Высокий динамизм управления. В условиях постоянно меняющейся внешней среды (экономические кризисы, изменение законодательства, колебания курсов валют, появление новых технологий, изменения потребительского спроса) необходимо оперативно реагировать на возникающие вызовы и корректировать стратегию и тактику управления прибылью.

  4. Многовариантность подходов к разработке отдельных управленческих решений. Нет универсальных рецептов роста прибыли, поэтому предприятия должны рассматривать несколько альтернативных сценариев развития, проводить сценарный анализ, оценивать возможные риски и выбирать оптимальное направление действий, учитывая специфику бизнеса и стратегические цели организации.

Таким образом, прибыль не является статичным показателем, а представляет собой динамичный, многогранный и стратегически значимый элемент управления. Ее грамотное формирование, анализ и распределение обеспечивают устойчивое развитие компании, укрепление рыночных позиций и достижение долгосрочной финансовой стабильности.

Эффективное управление прибылью предприятия невозможно без предварительного анализа структуры, динамики и факторов, влияющих на формирование финансового результата. Прежде чем приступать к детальному рассмотрению прибыли, организации необходимо определить, какая именно форма анализа – вертикальный, горизонтальный, факторный, сравнительный, маржинальный или иной вид – окажется наиболее информативной и целесообразной в существующих условиях. Объективно, проведение всех видов анализа одновременно могло бы дать максимально полную картину, однако это не всегда оправдано с точки зрения трудо-, временных и финансовых затрат. Важную роль при выборе формы анализа играют особенности функционирования организации: отрасль и направление бизнеса, масштабы и специфика ее операций, уровень товарооборота, интенсивность оборота капитала, складская и логистическая инфраструктура, уровень автоматизации процессов и прочие факторы.

Менеджерам компании необходимо тонко почувствовать специфику предприятия, адекватно оценить сложившуюся на нем ситуацию и выбрать такой формат анализа, который позволит с наименьшими затратами времени и ресурсов получить максимально полезную информацию о процессах формирования, распределения и использования прибыли. Например, если предприятие выпускает широкий ассортимент продукции с различными уровнями рентабельности, то особое внимание стоит уделить анализу ассортимента, оценке его структуры и динамики, определению наиболее и наименее рентабельных товарных позиций. В этих условиях детальный факторный и маржинальный анализ могут оказаться более информативными, чем, к примеру, просто горизонтальный или вертикальный анализ финансовой отчетности.

Одним из ключевых факторов, определяющих итоговую величину прибыли, является ассортиментная политика предприятия и, в частности, долевое соотношение между более и менее рентабельными видами продукции. Логика здесь проста: чем больше доля продукции с высокой рентабельностью (где отношение прибыли к полной себестоимости продукции значительно выше), тем больше прибыль компании в целом. Наоборот, рост удельного веса товаров или услуг с низкой доходностью будет вести к снижению общей прибыли, даже если общий объем продаж останется неизменным.

Поэтому важной задачей менеджмента является формирование оптимального продуктового портфеля. Для решения этой задачи предлагается использовать операционную методологию, основанную на применении математического моделирования и количественных методов анализа. Суть подхода заключается в следующем:

  1. Построение математической модели ассортимента. На первом этапе формируется модель, которая отражает взаимосвязи между объемами производства и реализации различных товарных групп, переменными и постоянными издержками, а также ограничениями, вытекающими из производственных, складских, сбытовых и иных характеристик предприятия.

  2. Использование метода оптимизации. Применяя методы линейного или нелинейного программирования, динамического программирования или другие оптимизационные модели, менеджеры могут определить такой состав ассортиментного портфеля, при котором достигается максимизация прибыли при заданных ограничениях.

  3. Анализ чувствительности и сценарный анализ. После нахождения оптимального решения необходимо оценить устойчивость результатов при изменении ключевых параметров (цены на сырье, изменение спроса, колебание цен на готовую продукцию, изменения в транспортных тарифах и т.д.). Сценарный анализ позволяет сформировать ряд стратегий, учитывающих возможные колебания внешней среды, и выбрать наиболее надежный курс действий.

  4. Оперативное управление и корректировка решений. Процесс формирования оптимального портфеля не является разовой акцией – меняются условия рынка, технологии и предпочтения потребителей. Поэтому оптимизационные модели применяются на регулярной основе, обеспечивая динамическое обновление ассортиментной политики в целях поддержания максимальной прибыльности.

Таким образом, грамотный выбор формы анализа, адаптированной под специфику предприятия, и использование методологии оптимизационного моделирования позволяют системно подойти к управлению прибылью. В результате принимаемые управленческие решения будут подкреплены объективными количественными расчетами, что существенно повысит эффективность стратегического планирования, оперативного управления и распределения ресурсов, в конечном счете способствуя росту прибыльности и укреплению рыночных позиций предприятия.

Процесс проектирования, рассматриваемый как отдельная операция, нацелен на получение оптимального объекта, обладающего наилучшими возможными характеристиками в соответствии с целями и ограничениями задачи. Оптимизационные критерии могут включать минимизацию веса, стоимости, капитальных вложений, времени окупаемости или максимизацию энерговооруженности, прибыли и других показателей эффективности. В такой постановке задача создания оптимального объекта (к примеру, системы управления производством) может быть формализована в виде задачи математического программирования. Здесь критерий оптимизации – это количественный показатель, отражающий ключевую цель проектирования, а совокупность ограничений представляет собой набор условий и требований, которым должен удовлетворять объект.

Автоматизированное проектирование оптимальных объектов и систем, основанное на применении математических методов и вычислительной техники, обычно включает в себя две взаимосвязанные задачи:

  1. Разработка математической модели объекта проектирования. Такая модель должна отражать все основные технико-экономические требования: работоспособность, технологичность, соответствие допустимым пределам стоимости и срокам, а также иные параметры, определяемые спецификой задачи. Проще говоря, математическая модель задает формализованное представление объекта, в котором учтены все релевантные факторы и взаимосвязи.

  2. Организация вычислительного процесса, обеспечивающего автоматизацию решения задачи. Это означает выбор и реализацию алгоритмов и программных средств, которые с помощью ЭВМ могут найти оптимальное решение, т.е. определить такие значения переменных проектируемого объекта, при которых достигается поставленная цель, соблюдаются все ограничения, и достигаются заданные показатели эффективности.

Операционная математическая модель представляет собой комплекс (агрегат) алгоритмов, описывающих функциональные свойства создаваемого объекта в рамках заданных условий. Такая модель в пространстве фазовых координат (где координаты соответствуют управляемым параметрам и переменным объекта) формирует геометрическое представление решения: гиперповерхности ограничений очерчивают область допустимых решений, а целевая функция задает критерий оптимизации внутри этой области.

Любая математическая модель включает три основных компонента:

Зависимости, связывающие переменные в целевых функциях и ограничениях, могут быть линейными или нелинейными. Линейные зависимости – это уравнения и неравенства, в которых переменные входят только в первой степени и отсутствуют их произведения. Нелинейные зависимости включают степени переменных выше первой, их произведения, логарифмические, экспоненциальные, тригонометрические и другие более сложные функции. Именно характер зависимостей предопределяет класс оптимизационной задачи и, следовательно, методы, алгоритмы и программные инструменты, которые будут использоваться для ее решения.

Сложность и разнообразие элементов модели – множество переменных, параметров, ограничений и типов зависимостей – приводят к появлению разных классов задач оптимизации. Каждому классу соответствует свой набор методов решения: например, для линейных задач применяют методы линейного программирования (симплекс-метод и его вариации), для нелинейных – методы нелинейного программирования (градиентные методы, метод штрафных функций, эволюционные алгоритмы и т.п.). Таким образом, выбор подходящего математического аппарата и программного обеспечения в значительной степени определяется характером математической модели и стоящих перед проектировщиком целей.